L'IA n'est pas ce que vous pensez
L'IA est insaisissable - elle se fraye un chemin à travers les modes. C'est un simple outil qui augmente les capacités humaines. Mais cela n'empêche pas les entreprises de fantasmer à son sujet. Alors, qu'est-ce que l'IA et comment peut-elle avoir un véritable impact sur les entreprises aujourd'hui ?
L'IA est insaisissable - elle se fraye un chemin à travers les modes. Elle dynamise la médecine légale, répertorie les odeurs et donne la parole à ceux qui se remettent d'un cancer de la gorge. Elle est en train de changer les vies , mais n’est pas miraculeuse, et est un simple outil qui augmente les capacités humaines. Mais cela n'empêche pas les entreprises de fantasmer à son sujet ou de prendre le train en marche. Alors, qu'est-ce que l'IA et comment peut-elle avoir un véritable impact sur les entreprises aujourd'hui ?
La dernière étude de Gartner sur le Cycle de Popularité de l'IA est l’occasion idéale d’une réflexion à ce sujet. Elle souligne la demande des utilisateurs, qui attendent plus que ce que l'IA peut actuellement leur offrir - mais aussi le rythme auquel cela évolue. En examinant 34 types d'IA, nous constatons que le rythme de l'innovation s'accélère, avec un nombre supérieur à la moyenne d'innovations qui seront adoptées par le grand public dans un délai de deux à cinq ans. La plupart des technologies émergentes suivent un cycle d'emballement - appelons cela les montagnes russes des attentes par rapport à la réalité. Pour évaluer la perception de l'IA aujourd'hui et comprendre sa véritable réalité, il est utile de se familiariser avec ces cycles d'engouement et les différentes itérations de l'IA.
Le cabinet Gartner a établi une cartographie de cinq cycles précis. Ceux-ci commencent par le "déclenchement de l'innovation", lorsque les premières preuves de concept suscitent une prise de conscience. La phase suivante est le "pic des attentes exagérées", avec une avalanche de premières réussites à la suite de la publicité - mais aussi d'échecs. Vient ensuite "le creux de la désillusion", lorsque l'intérêt diminue à la suite d'échecs et que seules les améliorations des fournisseurs survivants assurent la survie de la technologie. Si tout va bien, c'est l'ascension enivrante de "la pente de l’éveil", lorsque les deuxième et troisième générations donnent une meilleure idée des avantages. Enfin, on atteint le "plateau de la productivité", lorsque la technologie se généralise et est largement adoptée. C'est un parcours équitable et la majorité des technologies d'IA se situent dans les trois premiers cycles - du déclenchement de l'innovation à la dureté de la désillusion.
Hélas, l'IA est en pleine évolution. Mais la dynamique est en marche - et les possibilités deviennent indéniablement plus excitantes. Mais il y a quelques erreurs caractéristiques que les entreprises commettent lorsqu'elles se laissent aller à l’hyper médiatisation, ce qui encourage les retombées inévitables alors qu'elles chevauchent les montagnes russes de l'IA. Premièrement, une taille unique ne convient pas à tout le monde - c'est un poncif, mais toujours pertinent. L'IA est peut-être encore la nouvelle technologie à la mode, mais son véritable impact ne se fera sentir que lorsqu'elle sera appliquée à des défis commerciaux réels, spécifiques et appropriés. L'IA n'est pas un pansement pour les problèmes généraux des entreprises. Elle nécessite une application stratégique. Il va donc sans dire que l'IA ne résoudra pas tous vos problèmes et que le fait d'appliquer l'IA à votre entreprise pour le plaisir de le faire ne renforcera pas sa compétitivité - mais cela alimentera les échecs qui entraînent la descente brutale de ces boucles médiatiques.
De même, l'intégration de la prochaine itération de l'IA ne suffira pas à garantir le succès. Pour donner à l'IA les meilleures chances de dynamiser l'activité, il faut également disposer des bons talents humains. Il est essentiel de s'assurer que les meilleurs experts et scientifiques des données sont disponibles pour gérer un déploiement sur mesure qui tienne compte des besoins de l'entreprise. En outre, tout comme l'apprentissage humain est un processus d'échec répété jusqu'à ce qu'une tâche soit comprise, les attentes de succès immédiat doivent être nivelées. Il faut s'attendre à un processus d'essais et d'erreurs à mesure que les entreprises et les technologies d'IA évoluent les unes à côté des autres - cela doit être intégré dans toute stratégie d'IA. Toute autre approche risque d'entraîner une inévitable désillusion, qui, comme nous le savons, peut ralentir l'adoption et limiter l'innovation.
Cependant, malgré l’hyper médiatisation, les progrès s'accélèrent. Alors que les entreprises se préparent au déluge de données qui s'ensuivra à mesure que l'ère numérique progresse de manière exponentielle sous l'effet de la pandémie, la demande d'automatisation et de capacités d'IA augmente. Les derniers chiffres d'IDC font état de 64,2 milliards de données créées ou répliquées pour la seule année 2020. Il précise que "la quantité de données numériques créées au cours des cinq prochaines années sera supérieure au double de la quantité de données créées depuis l'avènement du stockage numérique." Les données IoT constituent le segment qui connaît la croissance la plus rapide et les données créées à la périphérie augmentent presque aussi vite que celles du cloud. Au fur et à mesure que les technologies émergentes convergeront, l'accélération s'accumulera jusqu'à atteindre la force G – il faut donc garder ses bras et ses jambes à l'intérieur du véhicule. Tout cela constitue une source de nourriture pour les applications d'IA avides de données et augmentera certainement le besoin d'une plus grande automatisation et de solutions d'IA dans les stratégies de données.
Le gouvernement britannique est désireux d'alimenter ce foyer potentiel d'innovation, et parle actuellement d'assouplir les réglementations en matière d'IA. Cependant, comme les mêmes discussions se déroulent dans le monde entier, nous savons qu'il y a une variété d'approches à adopter ici, entre la Chine qui resserre son emprise sur l'algorithme et les États-Unis qui adoptent une approche plus équilibrée. Le rapport Gartner sur le Cycle de Popularité de l’IA présente l'IA responsable comme un domaine qui atteindra le "plateau de la productivité" dans les 5 à 10 prochaines années. La confiance et la vie privée devenant des sujets brûlants, la responsabilité des risques liés à l'utilisation de l'IA constituera un élément clé du progrès continu de la technologie. Par exemple, le Japon, le Canada et les États-Unis mettent en place des garde-fous pour l'IA afin de réduire les risques, de renforcer la responsabilité et, en fin de compte, de garantir le succès de cette technologie.
De la même manière, les entreprises qui cherchent à prendre part à la révolution de l'IA doivent tenir compte de la transparence, de la confiance, de l'éthique, de la sécurité et de la diversité de leurs données et de leurs applications d'IA pour garantir leur succès. C'est une question de réputation et c'est une obligation morale envers les clients et la société en général de garantir les bases d'un avenir numérique équitable. Pendant que les gouvernements définissent leurs propres approches, les entreprises doivent se protéger en attendant avec une bonne gouvernance de l'IA. La note est lourde, mais elle témoigne des progrès de l'IA : lentement mais sûrement, elle s'intègre dans notre vie quotidienne. Si les progrès ne sont pas toujours visibles, ils sont réels et leur destin est entre les mains de ceux qui saisissent cette opportunité.